エージェント

センサーで知覚し、アクチュエータで行動するもの

Russell と Norvig の教科書 Artificial Intelligence: A Modern Approach の著者公式サイトで公開されている第2章の講義スライドでは、エージェントを次のように図示しています。エージェントは、センサー(sensors)を通じて環境(environment)から知覚(percepts)を受け取ります。そして、アクチュエータ(actuators)を通じて環境に対して行動(actions)を起こします。

この説明で押さえておきたい要素は4つです。

• 環境(environment): エージェントが知覚し、行動を向ける対象です。
• 知覚(percepts): センサーを通じてエージェントが受け取るものです。
• センサー(sensors): 環境を知覚するための部分です。
• アクチュエータ(actuators): 環境に行動するための部分です。

エージェント関数とエージェントプログラムの違い

同じスライドでは、エージェントを2つの面から定義しています。

エージェント関数は、知覚の履歴から行動への写像として定義されています。式で書くと f: P* から A への写像 です。P は知覚、A は行動を表し、P* はそれまでに受け取った知覚の並び、つまり知覚の履歴を表します。これまでに何を知覚してきたかに応じて、どの行動をとるかを決めるのがエージェント関数です。

エージェントプログラムは、このエージェント関数 f を物理的な構成の上で実現するものです。

人間からサーモスタットまで含まれるエージェントの例

スライドでは、エージェントの例として次のものを挙げています。

• 人間
• ロボット
• ソフトボット
• サーモスタット

G検定シラバスでの位置づけ

G検定シラバス2024では、エージェントは中項目1. 人工知能の定義のキーワードに挙げられています。同じ中項目には、人工知能・AI効果・機械学習・ディープラーニングもキーワードとして並んでいます。